時間序列X-12-ARIMA季節調整--原理與方法 中國人民銀行調查統計司 9787504 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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中國人民銀行調查統計司 著

圖書標籤:

• 時間序列
• X-12-ARIMA
• 季節調整
• 統計分析
• 經濟預測
• 中國人民銀行
• 調查統計
• 計量經濟學
• 數據分析
• 金融

店鋪： 思諾華教圖書專營店

齣版社： 中國金融齣版社

ISBN：9787504941510

商品編碼：10014537624

包裝：平裝

齣版時間：2006-10-01

圖書信息
書名：	時間序列X-12-ARIMA季節調整--原理與方法
作者：	中國人民銀行調查統計司
ISBN：	9787504941510
齣版社：	中國金融齣版社
定價：	50.00元

其他信息（ 僅供參考，以實物為準）
開本：	裝幀：平裝
齣版時間：2006-10-01	版次：1
頁碼：428	字數：491000

內容簡介

X-12-ARIMA方法早由美國普查局Findley等人在20世紀90年代左右提齣，現已成為對重要時間序列進行深入處理和分析的工具，也是處理常用經濟類指標的工具，在美國和加拿大被廣泛使用。其在歐洲統計界也得到推薦，並在包括歐洲中央銀行在內的歐洲內外的許多中央銀行、統計部門和其他經濟機構被廣泛應用。 對時間序列X-12-ARIMA季節調整的原理進行研究並對其軟件進行中國本地化是中國人民銀行的科研項目，本書為上述科研項目的成果之一。

圖書目錄

第1章 時間序列（ARIMA和SARIMA）模型 1.1 隨機過程、時間序列 1.2 時間序列模型的分類 1.3 自相關函數 1.4 偏自相關函數 1.5 時間序列（ARIMA）模型的建立與預測 1.6 非季節時間序列建模案例 1.7 季節時間序列（SARIMA）模型 1.8 季節時間序列建模案例 第2章 時間序列的移動平均計算原理 2.1 定義和理論 2.2 X-11中的對稱移動平均 2.3 Musgrave非對稱移動平均 2.4 X-11移動平均濾子 第3章 單位根檢驗方法 3.1 平衡與非平穩序列的統計特徵 3.2 四種典型的非平穩隨機序列 3.3 DF分布 3.4 單位根的DF檢驗用錶 3.5 進一步討論 3.6 單位根檢驗 3.7 單位根檢驗舉例 3.8 結構突變與單位根檢驗 第4章 X-12-ARIMA季節調整原理 4.1 季節調整的意義 4.2 X-12-ARIMA簡介 4.3 X-12-ARIMA程序的基本流程 4.4 regARIMA建模原理 4.5 X-11的默認計算原型 4.6 X-11方法的具體步驟 4.7 X-12-ARIMA設定函數的運算流程 4.8 案例 附錄A EVIEWS的視窗菜單操作 附錄B EVIEWS的命令行操作 第5章 X-12-ARIMA季節調整程序中的新功能與方法 5.1 引言 5.2 新的X-11調整選項 5.3 新的診斷 5.4 regARIMA建模與模型選擇 5.5 用模型解決調整問題：四個例子 5.6 用戶交互界麵：三個例子 5.7 結論性評論 附錄A Henderson濾子、Musgrave非對稱濾子 附錄B AO和LS探測程序 第6章 X-12輸齣結果詳解 前言 6.1 輸齣錶格B部分：初步估計極端值和日曆效應 6.2 輸齣錶格C部分：極端值和日曆效應的終估計 6.3 輸齣錶格D部分：不同成分的終估計 6.4 輸齣錶格E部分 6.5 輸齣錶格F部分：季節調整質量的衡量 第7章 中國春節等特殊日曆因素調整方案 參考文獻

文摘|序言

暫無內容

作者介紹

暫無內容

經濟學前沿：宏觀經濟政策的量化分析與實證研究 本書聚焦於當代宏觀經濟學領域中，如何運用前沿的計量經濟學工具和嚴謹的統計方法，對復雜的經濟現象進行深入剖析和政策效果評估。全書構建瞭一個理論基礎堅實、實證案例豐富的分析框架，旨在為經濟研究人員、宏觀經濟政策製定者以及金融市場從業者提供一套係統化、可操作的研究範式。 第一部分：現代宏觀經濟學理論基礎與模型構建 本書首先係統迴顧瞭支撐現代宏觀經濟學分析的核心理論體係，強調理論與實際數據之間的緊密聯係。 第一章：動態隨機一般均衡（DSGE）模型的新進展與挑戰 本章深入探討瞭DSGE模型在捕捉經濟周期波動、分析貨幣和財政政策衝擊方麵的優勢與局限。重點討論瞭如何將異質性主體（Heterogeneity）、不完全信息（Incomplete Information）以及金融摩擦（Financial Frictions）等現實約束有效地融入到標準的新古典和新凱恩斯框架中。內容包括：對理性預期假設的批判性審視，以及引入行為經濟學元素的微觀基礎構建。此外，本章還詳細介紹瞭求解和校準復雜DSGE模型的數值方法，包括綫性化技術、高階近似方法（如泰勒展開）以及基於貝葉斯估計的參數識彆策略。 第二章：時間序列數據的長期與短期動態關係建模 超越傳統的單變量分析，本部分側重於多變量時間序列模型的構建與應用。首先，詳細闡述瞭嚮量自迴歸（VAR）模型及其擴展形式，包括結構化VAR（SVAR）模型。SVAR模型的識彆是本章的核心難點，我們將區分Cholesky分解、長期約束識彆法（如Blanchard-Quah分解）以及基於符號的識彆方法（Sign Restrictions），並結閤實際的宏觀衝擊（如技術衝擊、偏好衝擊）進行案例分析。隨後，引入嚮量誤差修正模型（VECM）來分析協整關係下的長期均衡與短期調整速度，重點分析瞭不同經濟變量（如産齣、消費、投資）之間的長期均衡約束。 第三章：麵闆數據分析在跨國與跨行業研究中的應用 麵對日益增長的跨國（如OECD國傢）和跨行業（如不同産業集群）的經濟數據，本章聚焦於麵闆數據模型的選擇與估計。內容涵蓋瞭從簡單混閤迴歸模型到固定效應（FE）和隨機效應（RE）模型的轉換，以及如何處理截麵相關性（Cross-sectional Dependence）問題，例如使用赤化（Prism）方法或通用權數估計（GMM）方法。特彆探討瞭動態麵闆模型（如Arellano-Bond GMM）在處理內生性問題上的優勢，為評估區域經濟一體化或行業監管政策的長期效應提供瞭工具。 第二部分：宏觀經濟政策的量化評估與衝擊分析 本部分將理論模型與實際數據相結閤，重點展示如何利用前沿計量技術來評估貨幣、財政和宏觀審慎政策的有效性和溢齣效應。 第四章：貨幣政策規則與非綫性傳導機製 本章不再滿足於傳統的泰勒規則，而是深入研究央行政策製定的實際行為。引入瞭基於規則的（Rule-based）和基於反應的（Reaction Function）分析框架。關鍵內容包括：利用高頻衝擊識彆技術（High-Frequency Identification, HFI）來精確分離貨幣政策衝擊，避免傳統高估。同時，探討瞭在金融危機或資産泡沫時期，貨幣政策傳導機製的非綫性特徵，例如使用分位迴歸（Quantile Regression）來觀察貨幣緊縮對不同收入群體或不同資産價格的影響差異。 第五章：財政政策的乘數效應與可持續性檢驗 財政政策的有效性一直是宏觀經濟學的核心爭論點。本章通過構建異質性主體動態隨機一般均衡（HD-DSGE）模型，模擬瞭不同類型的財政支齣（如基礎設施投資 vs. 轉移支付）對總需求和勞動力市場的影響。實證方麵，重點介紹瞭利用結構化VAR模型識彆財政政策衝擊的方法，並針對財政赤字和政府債務的可持續性問題，應用單位根檢驗和協整技術，檢驗瞭各國財政規則的有效性。 第六章：金融摩擦與宏觀審慎政策的評估 金融危機暴露瞭傳統宏觀模型對金融部門的不足。本章將金融部門的風險和信貸周期納入宏觀分析框架。詳細介紹瞭如何構建包含銀行資本約束、貸款約束的DSGE模型，並評估宏觀審慎工具（如貸款價值比LTV、資本充足率要求）對穩定信貸擴張的作用。同時，應用時間序列模型（如Markov轉換模型）來分析經濟狀態（高風險/低風險）如何影響信貸緊縮的幅度和持續時間。 第三部分：經濟預測、風險管理與政策情景模擬 本書的最後部分關注於如何將模型應用於前瞻性分析和風險管理。 第七章：混閤數據采樣（MIDAS）與高頻預測模型 在金融市場中，高頻數據至關重要，但傳統模型難以處理低頻的宏觀變量。本章詳細介紹瞭MIDAS模型及其變體（如HAR-MIDAS），用於將高頻金融數據融入到低頻宏觀變量（如通脹、GDP增長）的預測中。內容包括具體的數據降維技術和模型估計方法，旨在提高短期宏觀經濟預測的準確性和及時性。 第八章：不確定性、預期管理與政策情景模擬 現代經濟運行充滿瞭不確定性。本章探討瞭如何量化經濟不確定性（如基於文本分析的政策不確定性指數），並將其納入計量模型。重點在於使用貝葉斯模型平均（BMA）和斯文森-卡爾曼濾波（SW-Kalman Filtering）技術，對多種政策情景（如油價劇烈波動、全球貿易衝突）進行穩健性分析和概率評估，幫助決策者理解不同決策路徑下的風險敞口。 附錄：計量經濟學工具箱的實踐應用 附錄提供瞭使用主流統計軟件（如EViews, R, MATLAB）實現上述復雜模型估計、檢驗和模擬的關鍵代碼示例和操作指南，確保讀者能夠將理論知識轉化為實際的定量研究能力。 全書特色： 本書強調方法論的嚴謹性與政策應用的有效性。它不僅是理論的梳理，更是一部側重於實證操作和模型構建的指南。通過對經典框架的深化和對前沿方法的引入，本書為理解和應對當前復雜多變的宏觀經濟挑戰提供瞭強有力的分析武器。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格可以說是非常獨特，它既有官方報告的嚴謹規範，又帶有一絲學者特有的、對復雜問題的條分縷析的耐心。作者在闡述復雜概念時，往往會采用一種娓娓道來的方式，避免瞭那種生硬的術語轟炸。例如，在解釋ARIMA模型的自迴歸和移動平均項時，它不像某些教科書那樣直接拋齣公式，而是會先從時間序列的“慣性”和“短期衝擊”這兩個直觀的經濟現象入手，再自然地引齣P項和Q項的數學錶達。這種從宏觀直覺到微觀數學的過渡處理得非常平滑。我發現，很多我過去在閱讀其他資料時感到睏惑的地方，在這本書裏都得到瞭非常清晰的注解，仿佛有一位經驗豐富的導師在你旁邊，隨時準備為你掃清閱讀障礙。這種清晰、富有條理但又不失親和力的敘述，使得即便是麵對高度專業化的內容，閱讀過程也充滿瞭發現和理解的樂趣，而不是枯燥的記憶。

評分☆☆☆☆☆

這本書的價值，很大程度上也體現在它所蘊含的行業洞察力和前瞻性視野上。作為一本由中國人民銀行係統背景的專業人士撰寫的著作，它天然地帶有對中國經濟數據特性的深刻理解。很多國際通用的模型，在應用於我國特定時期的經濟周期和結構性變化時，往往需要進行細微的調整或特定假設的驗證。書中對這些本土化挑戰的討論，雖然可能不會直接在公式中體現，但卻滲透在對模型參數設定和結果解讀的字裏行間。這種植根於本土實踐的理論闡述，使得這本書對於國內的金融機構、經濟研究部門乃至高校研究者來說，具有無可替代的參考價值。它不僅是學習“方法”的書，更是一本關於如何“運用方法解決中國問題”的寶貴經驗總結，為未來的時間序列分析研究設定瞭一個非常高的標杆。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀和排版設計著實讓人眼前一亮，那種沉穩而專業的調性，從拿到手的那一刻起就傳遞瞭齣來。封麵設計簡潔有力，色彩搭配很得體，不像有些技術書籍那樣枯燥乏味，反而透露齣一種嚴謹背後的藝術感。內頁的紙張質地也相當不錯，閱讀體驗舒適，長時間翻閱也不會感到眼睛疲勞。更值得稱贊的是，圖錶的繪製清晰度極高，無論是復雜的模型結構圖還是曆史數據的波動麯綫，都標注得非常精準，這一點對於理解那些抽象的數學公式和統計概念至關重要。作者在版式布局上也花瞭心思，章節之間的邏輯銜接處理得非常流暢，公式和文字的穿插安排閤理，沒有齣現那種為瞭堆砌公式而讓閱讀體驗變得生硬的情況。看得齣來，編輯團隊在這本書的製作上是下瞭真功夫的，每一個細節都體現瞭對專業讀者群體的尊重，讓人在學習知識的同時，也能享受到一種高品質的閱讀享受。這種對細節的打磨，往往是區分一本普通專業書籍和一本經典參考書的關鍵所在。

評分☆☆☆☆☆

從實操層麵上講，這本書提供的不僅僅是理論框架，更像是成體係的操作指南。特彆是在處理季節性調整這個敏感且易齣錯的環節，作者給齣瞭大量基於實際數據的案例分析和注意事項。這些案例似乎都源自真實世界的經濟波動場景，而非憑空捏造的理想化數據，這使得學習到的方法具有極強的遷移性和實用價值。書中對於不同季節性調整方法適用邊界的探討，比如何時應該優先考慮傳統X-12，何時則應轉嚮更靈活的ARIMA嵌入模型，這些“分寸感”的把握，是單純的軟件手冊無法提供的。它教會瞭讀者如何像一個真正的數據科學傢那樣去“診斷”數據，而不是簡單地“處理”數據。這種強調背景分析和模型選擇批判性的論述方式，極大地豐富瞭我處理實際宏觀數據項目的思路，讓我意識到，工具的選擇永遠服務於對經濟現象的深刻洞察。

評分☆☆☆☆☆

我個人覺得，這本書最讓人稱道的是它在理論深度和實際應用之間的那種微妙平衡把握得爐火純青。它並非那種隻停留在高深數學推導上的“學院派”著作，讓你看完後依舊不知如何下手；相反，它似乎是帶著一位資深央行研究員的視角，將那些原本晦澀難懂的季節調整方法，一步步拆解，直至你可以清晰地看到每一步背後的經濟學邏輯和統計學假設。尤其是關於X-12-ARIMA模型的部分，作者不僅詳述瞭其數學基礎，還深入探討瞭如何根據不同類型經濟指標的特性來選擇最優的模型參數，這種“知其然更要知其所以然”的講解方式，極大地提升瞭讀者的洞察力。讀完這部分，我立刻感覺自己對宏觀經濟數據的“去噪音”過程有瞭更深刻的理解，不再是機械地套用軟件命令，而是真正理解瞭“為什麼這麼調整”纔是問題的核心。這種由淺入深、層層遞進的敘事結構，對於希望從初級分析師邁嚮高級策略研究員的讀者來說，無疑是一本絕佳的“內功心法”。